Um Estudo sobre o desempenho e eficiência dos gráficos de controle por grupos em processos paralelos através da simulação das distribuições do mínimo e do máximo

• Autor(a) principal: Oliveira, Max Brandao de
• Data de Publicação: 2011
• Outros Autores: Alexandre, João Welliandre Carneiro, Vasconcelos, Alan Pereira de, Freitas, Silvia Maria de
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
• Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/13968
• topic: Gráficos por grupos; Processos paralelos; Simulação

Os gráficos de controle tradicionais de Shewhart são limitados como ferramentas de monitoramento de processos paralelos, aqueles cujos produtos decorrem de diferentes fluxos de produção, pois as amostras podem ser originadas de populações ddistintas, consequência ou da variabilidade longitudinal (entre os subgrupos), que pode apresentar características diferentes, ou da variabilidade transversal (dentro de cada subgrupo). Uma solução é gerar um gráfico de controle para cada fluxo no modelo tradicional de Shewhart, entretanto, esse processo tornaria o controle difícil e burocrático, uma vez que seria necessário construir um gráfico para cada fluxo, inviável, na prática, principalmente quando esse número for relativamente grande; outra solução é a adoção do gráfico de controle por grupos (GG), que permite o controle de múltiplos fluxos através de um único gráfico que consiste, no caso do monitoramento da média do processo, em plotar o maior e menor valor da média amostral. O objetivo, portanto, deste trabalho, é apresentar os resultados um estudo do GG, através da simulação das distribuições do mínimo e do máximo, em termos de seu desempenho e eficiência em detectar uma alteração na média e variância do processo, com relação ao modelo de Shewhart, em processos paralelos. Teoricamente não existe fórmula fechada para essas estatísticas de ordem e, portanto, os resultados serão obtidos por meio de simulação executadas com o software livre R. Como um dos resultados o artigo mostra que à medida que aumenta o número de fluxos o gráfico por grupos tenderá a ter uma eficiência equivalente ao modelo de Shewhart.